南京北郊一次霾过程中气溶胶理化特征变化研究

本研究利用单颗粒飞行时间气溶胶质谱仪(SPAMS)、宽范围粒径谱仪(WPS)并结合气象数据对南京北郊一次霾过程中气溶胶的理化特征变化进行了分析.结果表明观测期间风向变化导致的气溶胶来源变化是大气能见度变化的主要原因.最低大气能见度出现在西北气团控制期间,其次是偏东气团和北西北气团.不同方向上气溶胶粒子的粒径分布有显著的差异,其中来自西北气团的气溶胶粒子,有最大的表面积浓度,尤其是0.5~1μm粒径范围内的气溶胶粒子浓度最大;而北西北气团的气溶胶粒子主要集中在核模态和粗模态.不同气团中气溶胶粒子的化学组成也有显著的差异,其中K-nitrate、Ammonium、C3、Metal主要来自西北气团的贡献、其次为偏东气团贡献,K-Biomass、K-OC、EC、ECOC在3类气团中均有浓度贡献,其中K-OC、EC、ECOC、Dust在北西北气团所占比例最高.     

南京北郊春季气溶胶吸湿性分析

大气气溶胶的吸湿性对气溶胶粒子的谱分布、云凝结核形成、气候强迫、人体健康等均有重要的影响.利用吸湿性串联差分迁移率分析仪(HTDMA)在2014年4月16日~5月21日对南京北郊的大气气溶胶吸湿特性进行观测.30~230 nm气溶胶粒子在90%相对湿度下的吸湿增长观测结果表明,气溶胶粒子的吸湿增长因子平均概率分布函数(GF-PDF)呈现明显的双峰分布,即一个占主导地位的强吸湿模态,和一个相对较小但仍很明显的弱吸湿模态.对吸湿性的日夜对比分析发现,整体上白天的气溶胶粒子吸湿性大于夜间气溶胶粒子,白天强吸湿模态的粒子数目比例高于夜间,夜间气溶胶粒子的外混合程度更高.利用HYSPLIT模式对气溶胶来源分析结果表明,观测期间南京北郊主要受到3类气团的影响.其中西北大陆气团背景下爱根核模态粒子在经过大陆的长距离输送过程后,老化程度较高,吸湿性也更强.而对于积聚模态粒子,则为来自东方气团的粒子吸湿性更强,强吸湿模态粒子数目比例也较高.局地气团背景下气溶胶粒子在各粒径段都具有较高的强吸湿比例.     

美国加州南岸地区空气质量预报系统运行管理与借鉴

借鉴美国加州南岸空气质量预报经验,特别是其运行管理模式对于现阶段中国城市环境空气质量预测预报具有极高的参考价值。简要介绍了加州南岸空气质量管理局(SCAQMD)空气质量预报业务流程、技术方法、信息发布方式和预报效果评估策略。建议从4个方面借鉴SCAQMD经验:(1)建立相对完善的空气质量预报体系,分层级自上而下指导预报工作;(2)选择合适的空气质量预报方法,综合统筹成本-效益评估工作;(3)评估预报效果进而提高预报准确率;(4)在优化空气质量预报能力的基础上,有序开展预警协同控制工作。     

苏州市O3污染气象要素影响分析

根据2015—2017年苏州市南门站O3污染物和相关气象要素数据,分析了太阳辐射、相对湿度、风速风向、气温等气象要素对苏州市O3污染的影响.结果表明:在太阳总辐射量在300 W/m2以下时,O3浓度随太阳总辐射量上升较快,在此后则上升速度趋缓.O3污染天湿度主要分布在30％ ～60％,而O3优良天的湿度主要在50％ 以...     

长江三角洲典型城市站点甲烷浓度时间变化特征和影响因素分析

甲烷(CH₄)是一种具有显著全球变暖潜力的温室气体,其变化特征和影响因素十分复杂,尤其是在人为活动频繁和自然资源丰富的地区。苏州作为长三角经济发达典型城市之一,分析其CH₄的变化特征和影响因素具有重要意义。本研究基于2018～2022年苏州甲烷在线观测数据,结合多种统计分析方法(包括机器学习算法、HYSPLIT后向轨迹和潜在贡献因子)分析了苏州的CH₄变化特征、相关性及其主要潜在源区。结果表明,苏州CH₄浓度整体呈秋季高春季低的特征,日变化呈单峰型;气象归一法表明2019年甲烷浓度在近四年中最高,受人为排放原因为主;风速与CH₄的相关性明显高于温度和湿度;苏州来自海面的气团较为洁净,起始于内陆的轨迹CH₄浓度较高,存在上游城市的传输影响;CH₄主要潜在源区分布在安徽省东南部和浙江省西北部一片,潜在源区浓度贡献值呈现以苏州为中心向四周逐渐降低的环状分布特征。     

苏州市一次PM_(2.5)污染过程分析及其来源解析

利用TEOM1405F型PM_(2.5)测量仪、MARGA水溶性离子在线分析仪和激光雷达对苏州市2016年8月24日—9月6日PM_(2.5)、水溶性离子和气溶胶垂直分布进行了观测,结合气象数据分析了水溶性离子的变化规律及其主要来源。结果表明,观测期间PM_(2.5)平均值为43.4μg/m3,与2014和2015年同期相比下降了42.9%和40.3%。总水溶性无机离子平均值为24.18μg/m~3,约占ρ(PM_(2.5))55.7%,其中ρ(SO_4~(2-))、ρ(NH_4~+)和ρ(NO_3~-)分别占ρ(总离子)的46.0%、25.8%、21.0%。夜间边界层降低,大气垂直扩散条件较差,是造成ρ(PM_(2.5))及ρ(水溶性离子)显著升高的主要原因。ρ(NO_3~-)/ρ(SO_4~(2-))为0.056~1.939,平均值为0.432,表明固定源(燃煤源)仍然是PM_(2.5)的主要来源;PCA方法表明苏州水溶性离子的主要来源于二次污染和燃烧源、海盐和土壤源以及地面扬尘、建筑尘。     

2020年苏州城区近地面CO2浓度变化特征

基于2020年1—12月苏州城区近地面大气CO₂浓度连续观测数据,采用基于稳健局部近似回归的筛分方法(robust extraction of baseline signal,REBS)对观测数据进行筛分,对比本底和非本底CO₂体积浓度分布特征,分析CO₂与污染物浓度的相关性和不同季节、不同风向下的CO₂体积浓度水平。结果表明：2020年苏州城区CO₂体积浓度水平高出瓦里关背景站0.273×10^-4,与北京、西安、上海和临汾相当。CO₂体积浓度冬季高,夏季低;本底浓度日变化特征为单峰,峰值和谷值分别出现在7:00和16:00,吸收浓度为双峰分布,峰值分别出现在4:00—6:00和20:00,谷值出现在15:00。抬升浓度受局地污染源影响较大,日变化特征不明显。本底CO₂体积浓度与PM_2.5、NO₂和CO浓度相关性系数分别为0.495、0.461和0.330,非本底CO<...     

COVID-19管控期间苏州市PM2.5中金属元素浓度变化及来源解析

为了解COVID-19管控期间苏州市PM_2.5中金属元素浓度变化和来源,利用多金属在线监测仪于2019年12月1日～2020年3月31日测定了14种金属元素小时浓度,分析停产前、停产期和复工期金属元素浓度变化,并采用PMF模型分析其污染来源.结果表明,停产期Cr、 Mn、 Zn和Fe浓度降幅最大,较停产前分别降低了87.6%、 85.6%、 78.3%和72.2%;复工期Mn、 Cr、 Zn和Fe浓度升幅最大,较停产期分别增加了227.0%、 215.4%、 147.4%和113.4%.K在3个阶段日变化均不相同;Zn在3个阶段日变化均呈单峰形,但峰宽和峰值出现时间有所不同;Fe、 Mn、 Pb、 Se和Hg日变化无明显变化,仅仅是浓度发生了变化;Ca、 Ba、 Cu、 As、 Cr和Ni停产期和复工期日变化较停产前变化较大. PMF模型来源解析结果表明,金属元素主要来源于扬尘、机动车、燃煤、工业冶炼和混合燃烧源,其中工业冶炼源浓度变化最大,停产期浓度下降了89.0%,复工期浓度较停产期上升了358.0%.     

基于质子转移飞行时间质谱法对苏州市冬季大气VOCs的观测研究

为分析苏州市城区冬季VOCs污染水平、变化特征及污染来源,采用质子转移飞行时间质谱仪（PTR-TOF-MS）进行走航和定点观测.结果表明:①城区中心走航期间总挥发性有机物（TVOC）平均浓度为95.00 μg/m3,环高架快速路走航期间TVOC平均浓度为131.48 μg/m3,定点观测期间TVOC平均浓度为72.85 μg/m3.对比其他城市城区,苏州市城区VOCs污染较轻,环境空气质量处于优良水平（浓度数据基于PTR-TOF-MS所能观测物种）.②走航及定点观测期间平均浓度最高的均为含氧挥发性有机物（OVOC）,城区中心走航区域OVOC占比为35.83%,环高架快速路走航区域OVOC占比为43.33%,定点观测（处于闹市区）期间OVOC占比为33.36%.③观测期间对OFP贡献较大组分为OVOCs、烯烃、芳香烃.结合无机物种定点观测数据发现,VOCs和NO₂的浓度峰值与PM_2.5浓度峰值变化趋势一致.结合VOCs浓度呈早晚高峰的日变化规律,判断机动车尾气可能是VOCs、NO₂、PM_2.5的主要排放源之一.④特征比值法判断观测期间空气老化程度较高,苯系物主要来自交通源和燃料燃烧源.PMF（正矩阵因子分解法）源解析结果表明,VOCs污染源包括溶剂使用源、空气老化和二次形成源、植物源、交通源、工业源,结合非参数风回归模型（NWR）评估污染主要来自定点观测点北方的工业企业以及东南方向的环高架快速行驶的机动车,与走航观测高值点位一致.利用MIR系数法得出5类VOCs来源因子,其OFP贡献率依次为空气老化和二次形成源>溶剂使用源>植物源>交通源>工业源.研究显示,苏州市需加强管控溶剂使用行业的VOCs排放量,倡导在上下班高峰期、周末使用公共交通出行,减少机动车尾气排放,可以有效减少当地O₃生成.      

南京北郊夏季大气颗粒物中有机碳和元素碳的污染特征

采用DRI Model 2001A热/光碳分析仪对2013年5~7月期间南京北郊大气气溶胶9级惯性撞击式分级Andersen采样器膜采样样品中有机碳(OC)和元素碳(EC)的质量浓度进行了分析.结果表明,南京北郊夏季EC、OC的平均浓度,在PM2.1(空气动力学直径≤2.1μm)中分别为(2.6±1.1)μg·m-3、(13.0±5.2)μg·m-3,在PM9.0(空气动力学直径≤9.0μm)中,分别为(3.4±1.7)μg·m-3、(20.3±7.3)μg·m-3.EC主要富集在超细颗粒物中,OC主要存在于细颗粒物中,EC的PM1.1/PM9.0比值和OC的PM2.1/PM9.0比值分别为0.62和0.64.EC和OC浓度的平均最高值都出现在≤0.43μm粒径段中,分别占PM9.0中的总元素碳的33.4%和总有机碳的21.1%.南京北郊夏季PM1.1、PM2.1和PM9.0中EC、OC的相关性较好,说明存在共同的一次污染源.通过OC/EC特征物比值的方法得到南京夏季碳质颗粒物的主要来源有机动车尾气排放、燃煤排放和地面扬尘排放.